一种保证隶属函数完备性和模糊集合语义一致性的学习方法

文中首先对模糊系统的两类主要的学习算法：梯度下降和遗传算法方法进行了深入分析,并指出了存在的问题。然后,在此耻提出了一种针对半梯形和三角形尿属度函数的保证尿属度函数ε－完备性和模糊集语义一致性的参数调整方法,并基于上述方法实现了一种新的基于遗传算法并利用梯度下降的快速模糊系统学习算法。最后通过实例进行了模拟,验证了该方法的高效性,以及保证隶属度函数完备性和模糊集合语义一致性的优点。     

RS-485总线的死锁检测与解除

针对RS-485接口收发电路的特点,讨论RS-485总线在Polling和CSMA/CD通信方式中死锁检测和解除死锁的方法.该方法同样适用于RS-422接口.     

模糊边缘检测技术在机器人触觉图象处理中的应用

讨论了图象的模糊边缘检测问题。把模糊的概念引入到了触觉图象的表达与处理过程中，设计了适合于触觉图象的隶属度函数、构造了模糊增强的变换表达式。这一方法在阵列触觉传感器的图象处理中取得了较好的效果。     

数据库并发控制中死锁解除的实现方法

基于并发访问控制理论。首先简要介绍了SQL Server数据库的封锁与死锁，然后论述了预防SQL Server数据库死锁的若干策略和方法，最后分析并讨论了几个典型的易导致死锁的SQL程序及其解决办法。     

RS—485总线的死锁检测与解除

针对RS－485接口收发电路的特点,讨论RS－485总线在Polling和CSMA／CD通信方式中死锁检测和解除死锁的方法。该方法同样适用于RS－422接口。     

数据库系统中并发事务死锁的解除与避免

本文利用Ｐｅｔｒｉ网作为工具，从提高事务进程并行性出发，建立数据库系统的并发事务进程竞争数据资源的模型。并由此推导出死锁和临界死锁的充分必要条件及提邮相应的避免死锁的控制机制。该控制机制是通过如何对关键的空闲数据资源进行控制分配来实现避免死锁。     

基于组合拍卖的多机器人任务死锁解决方法

针对多机器人搜集任务中可能出现的任务死锁现象,采用基于组合拍卖的方法来解决这一问题。提出了一种拍卖树方法,用来解决组合拍卖计算量过大的问题。仿真实验结果表明该方法不仅能够消除多机器人的任务死锁,而且能够在解决死锁问题的同时优化多机器人任务分配结果。     

一种基于等待图的死锁解除策略

在数据库的并发控制中，由于加锁引起的死锁问题通常是由等待图来检测。当检测到多个事务之间出现死锁现象时．通过回退其中的一个事务来打破等待图中的循环，从而消除死锁。随便回退其中的一个事务往往不能使得多个事务的总体收益最大．本文通过分析多个事务加锁情况及事务之间的联系，为每一个事务分配一个权值，并依据该权值决定回退哪一个事务从而使得多个事务的总体收益最大化。     

一类乘积型区间二型模糊控制器的解析结构

区间二型模糊控制器的降型算法需要使用迭代计算,是导致其解析结构推导困难的主要原因.针对乘积型区间二型模糊控制器,本文提出了一种新的解析结构推导方法.区间二型模糊控制器的配置为:三角形输入模糊集,一型输出模糊单值,集合中心法降型器,平均法解模糊器和基于乘积型"与"操作的规则前件.通过对比传统PID控制器的解析结构,证明了区间二型模糊控制器等效于两个PI(或PD)控制器之和.利用KM算法的迭代终止条件,提出了6步骤IC划分法,保证了激活子空间的正确划分.叠加各个子空间,即可得出全局IC划分图.为了避免重复求解符号数学方程,提出了IC边界线的直接定义法,改进了6步骤IC划分法的便利性.本文方法避开了降型算法的迭代计算,可以保证推导出区间二型模糊控制器的闭环解析表达式.     

自适应神经网络模糊推理系统最优参数的研究

模糊规则的提取和隶属度函数的学习是模糊系统设计中重要而困难的问题。自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）能基于数据建模,无须专家经验,自动产生模糊规则和调整隶属度函数。在建立一个初始系统进行训练时,其隶属度函数的类型、隶属度函数的数日以及训练次数都是待定的,这三个参数的选择直接影响系统训练后的效果,它们的确定方法有待研究。该文应用自适应神经网络模糊推理系统的方法对一个典型系统进行建模仿真,并阐述这三个参数的寻优方法。     

基于模糊梯度法的边缘检测方法

根据图象边缘灰度的梯度变化,构造图象灰度模糊矩阵和描述边缘点的隶属函数,利用遗传算法实现隶属函数各参数的寻优过程,并由输出隶属度判断提取图象边缘点,实现了图象的边缘检测。实验表明,该方法能有效地描述边缘的穿越过程,并可改善检测结果。     

模糊非线性规划对称模型基于遗传算法的模糊最优解*

本文基于扩展原理，借助于隶属函数，对具有一般形式的Ｆｕｚｚｙ数，提出了描述和表达Ｆｕｚｚｙ目标和Ｆｕｚｚｙ约束条件的方法，将一类具有Ｆｕｚｚｙ目标／资源约束非线性规划的对称模型转化为确定性的非线性规划。基于遗传自救的思想提出了Ｆｕｚｚｙ环境下求解非线性规划对称模型的Ｆｕｚｚｙ最优解方法。     

基于Vague集的多准则模糊决策方法

基于Vague集的模糊决策方法的提出，为决策系统提供了一个有用的工具．对模糊条件下的多准则决策问题，指出了采用Vague集进行多准则模糊决策的现有计分函数的不足，根据Vague集的性质提出了二种新的方案选择方法：记分函数法和加权记分函数法。对已有的Vgue集记分函数法进行了分析与联系，并通过例子阐明本文方法的有效性和优越性．     

基于核方法的一种新的模糊支持向量机

由于支持向量机对样本中的噪声及孤立点非常敏感,因而在解决非线性、高维数、不确定问题时,使用模糊支持向量机比使用支持向量机的效果要好。在模糊支持向量机中,模糊隶属度函数的建立是关键也是难点。一般,模糊隶属度是在原始空间中根据样本点的相互距离及到类中心的距离创建的。考虑样本间的密切度,在特征空间中利用混合核函数建立一种新的模糊隶属度。通过试验比较多项式核函数、高斯径向基核函数与混合核函数,可看出新方法表现出了它的优越性。     

基于模糊隶属度函数的传感器失效管理方法

传感器失效管理是传感器管理系统中的一个重要部分,也是当前研究的热点。针对基于模糊逻辑的传感器失效管理方法,该文通过计算机仿真,分析了不同形式的隶属度函数对传感器失效管理的影响。仿真结果表明,基于模糊逻辑的方法能满足传感器失效管理的要求,并且可以减少数据的波动和误差。 真     

基于粗糙集理论的模糊神经网络构造方法

构造模糊神经网络时确定初始的隶属函数是一个难点,提出了一种新的基于粗糙集理论的隶属函数获取算法,该算法根据粗糙集理论中基于属性重要性的离散化方法确定条件属性的断点,再通过断点确定各模糊集合隶属函数的中心和宽度,同时给出了网络各参数的修正公式;仿真结果证明,该算法在学习的快速性和精度上具有良好的性能.     

基于区间值Vague集的多属性模糊决策方法

区间值Vague集作为Vague集的一种有用推广,已经在系统控制以及智能决策等方面有较为广泛的研究与应用.针对不确定系统处理中常出现的模糊决策问题,通过将决策方案的约束条件属性集转化成区间值Vague集,并综合考虑约束条件属性肯定出现的区间值程度以及肯定不出现的区间值程度和未知是否出现的含糊(犹豫)程度区间,给出一个基于区间值Vague数的记分函数和区间值Vague集的有效的多属性模糊决策方法,使得决策更加合理更具弹性.最后通过一个实例表明我们所提出的方法在不确定系统决策中确是简便可行的.     

基于模糊集的连续域决策表属性约简算法

把模糊集和粗糙集结合起来,对连续域决策表属性约简算法进行研究。使用三角隶属度函数将连续属性值转化为模糊值。定义两模糊对象间的相似度、模糊对象的相似类以及连续属性在对象集上划分所形成的相似类集组成的特征向量。给出连续型属性的数字特征向量,以此为基础建立连续型属性间的相似矩阵。提出一个新的属性约简算法,并用一个实例加以验证。     

基于SUIF2的静态死锁检测方法研究

死锁是并发程序中常见的错误之一,且由于并发程序运行的不确定性使得死锁难以检测。针对该问题,通过对C多线程程序死锁的分析,提出了一种基于SUIF2的静态死锁检测方法,设计了基于SUIF2的C多线程程序静态死锁检测的框架结构和锁集分析算法。最后通过一个实例说明了该检测方法的有效性。     

Influence of Defuzzification Methods on the Rate of Tuning a Fuzzy Model

The results of computer experiments performed to determine the influence of defuzzification methods on the rate of tuning fuzzy models are presented. The experiments were conducted for the defuzzification methods of the center of gravity and center of maxima and for the median method. The defuzzification method of the center of gravity was found to be the best method providing the highest tuning rate and exactness.